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      <title>Kafka的高吞吐与可靠性 - 学习卡片</title>
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      <div class="header">
        <h1>Kafka的高吞吐与可靠性 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">Kafka 生产者如何通过批量发送来提高吞吐量？涉及哪两个核心参数？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">Kafka 生产者通过将多条消息打包成一个批次发送来提高吞吐量。这主要通过配置 `batch.size` 来调整批次大小，并设置 `linger.ms` 为正值，使生产者等待更多消息以形成批次，从而减少频繁的网络请求。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 一、优化 Kafka 的高吞吐量 -> 1. 生产者端优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">为了充分利用 Kafka 的并行消费能力，消费者组应如何配置其实例数？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">应该增加消费者组内的消费者实例数，使其数量与 Topic 的分区数相匹配，这样可以充分利用分区的并行处理能力。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 一、优化 Kafka 的高吞吐量 -> 3. 消费者端优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">消息压缩在 Kafka 中有什么作用？它会带来什么潜在的成本？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">通过配置 `compression.type` 参数启用消息压缩（如 Snappy、Gzip 等），可以显著降低网络带宽占用和磁盘存储。但其成本是会增加生产者和 Broker 的 CPU 消耗。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 一、优化 Kafka 的高吞吐量 -> 1. 生产者端优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">在 Kafka 生产者端，为了最大程度保证消息的可靠性，`acks` 参数应该如何配置？其工作原理是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">为了最大程度保证可靠性，`acks` 参数应该配置为 `all`。其工作原理是，确保消息不仅被 Leader 副本写入，还被所有 ISR (同步副本集) 中的副本成功写入后，生产者才会收到确认（ACK）。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 二、优化 Kafka 的可靠性 -> 1. 生产者端可靠性优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">什么是 Kafka 生产者的幂等性？如何启用它以解决消息重复问题？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">生产者的幂等性是指确保在重试时不会因重复写入导致消息重复。通过设置 `enable.idempotence=true` 可以启用该特性，从而解决因网络抖动等原因触发重试机制时可能导致的消息重复问题。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 二、优化 Kafka 的可靠性 -> 1. 生产者端可靠性优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">为什么建议将 Kafka Broker 的 `unclean.leader.election` 参数设置为 `false`？这与数据可靠性有何关系？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">设置为 `false` 是为了避免在主副本（Leader）失效时，非同步的副本（可能数据落后）被选举为新的 Leader。如果一个落后的副本成为 Leader，它所缺失的数据就会永久丢失。因此禁用该特性可以防止数据丢失，从而提高数据可靠性。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 二、优化 Kafka 的可靠性 -> 2. Broker 端可靠性优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在消费者端，为什么推荐关闭自动提交偏移量 (`enable.auto.commit=false`) 以提高可靠性？应该采取何种替代方案？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">关闭自动提交偏移量可以防止在消息还未被成功处理时，偏移量就被提交，从而避免消费者崩溃时丢失消息。替代方案是在消息处理成功后进行手动提交偏移量，以确保消费的可靠性。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 二、优化 Kafka 的可靠性 -> 3. 消费者端可靠性优化</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">在 Kafka 生产者配置中，`acks` 参数如何在吞吐量和可靠性之间进行权衡？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">当 `acks` 设置为 `1` 时，吞吐量较高但可靠性较低；当 `acks` 设置为 `all` 并配合严格的 `min.insync.replicas` 配置时，可靠性最高，但会增加延迟，从而影响吞吐量。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 三、吞吐量与可靠性之间的权衡</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">消费者端的偏移量提交策略是如何在消费效率和可靠性之间进行权衡的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">自动提交偏移量可以提高消费效率，但可能造成数据丢失；而手动提交偏移量虽然需要更多代码逻辑，但能确保消息在处理成功后才确认消费，从而保证了可靠性。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 三、吞吐量与可靠性之间的权衡</div>
        </div>
      </div>
    </div>

      </div>
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